[发明专利]基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法

权利要求书

1.一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤S001，结合人工智能知识与心理咨询师结合游戏治疗方法，设计儿童游戏方案，使得儿童在引导或非引导的环境下进行游戏；

步骤S002，利用人工智能技术结合治疗师的经验，对不同类型游戏作品，进行评价，并生成儿童心理报告，提供给父母或治疗师，帮助他们了解儿童心理状态；

步骤S003，利用机器学习的技术进行相关处理和数字化，并利用深度学习提取相关深度特征，然后针对不同游戏类型与治疗师对作品专业分析报告以及市场综合作品的优劣评价，设立标签，建立监督模型，训练模型，得到一个符合市场标准的评价模型，即可评价儿童作品。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，步骤S001中的儿童游戏方案主要是文本、语音、图像、视频等数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，步骤S001中的语音、图像、视频特征主要分为自然特征和深度特征，自然特征即为把数据利用工具包数字化后，利用相关领域专业知识提取的特征和基础特征，深度特征即利用深度学习结合迁移学习，获取相关类型模型的参数，进而提取自己图像深度特征。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，在步骤S001中，自然特征包括用户信息特征、语音分帧后提取起音时间、过零率等时域特征以及对语音进行MFCC特征提取。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，步骤S001中，利用机器学习的算法，对用户提交的作品进行数据处理，其中主要包括语音、图像、视频等数据类型，然后进行相关的特征提取。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能、游戏治疗的儿童作品评价方法，其特征在于，步骤S001中的特征提取主要依据图像和语音两个部分特征以及结合时间特征，语音和图像会提取18帧的响应数据，然后利用图像和语音的处理方法进行特征提取，时间特征是结合深度学习双向反馈和多注意力机制，提取语音和图像的时间序列的特征。